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為應對抽樣不均勻帶來的影響，以基于代表的分類算法為基礎，提出一種用于符號型數據分類的留一法集成學習分類算法（ LOOELCA）。首先采用留一法獲得個小訓練集，其中為初始訓練集大小。然后使用每個訓練集構建獨立的基于代表的分類器，并標注出分類錯誤的分類器及對象。最后，標注分類器和原始分類器形成委員會并對測試集對象進行分類。如委員會表決一致，則直接給該測試對象貼上類標簽；否則，基于后最近鄰（ kNN）算法并利用標注對象對測試對象分類。在UCI標準數據集上的實驗結果表明，LOOELCA與基于代表的粗糙集覆蓋分類（ RBC-CBNRS）算法相比，精度平均提升0.35~2.76個百分點，LOOELCA與ID3、J48、Naive Bayes、OneR等方法相比也有更高的分類準確率。
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